Dữ liệu rất quan trọng trong thế giới hiện đại. Hiện tại, mọi thứ đều dựa trên dữ liệu và mọi lĩnh vực đều cần dữ liệu để đổi mới và phát triển.
Các công ty sử dụng rất nhiều dữ liệu để hiểu xu hướng của ngành, khách hàng và hiệu quả hoạt động của họ, điều này giúp họ hợp lý hóa các quy trình và mang lại kết quả tốt hơn.
Tuy nhiên, việc trích xuất hàng tấn thông tin từ một lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc không thể tưởng tượng được và triển khai nó để phát triển một tổ chức là một nhiệm vụ khó khăn.
Đây là lúc việc khai thác dữ liệu phát huy tác dụng, cho phép các tổ chức rút ra những hiểu biết có giá trị. Đổi lại, thông tin này rất quan trọng cho việc phân tích kinh doanh và khám phá mô hình, dự đoán các kết quả có thể xảy ra, giải quyết các vấn đề và xác định các cơ hội mới.
Để thực hiện được tất cả những điều này, có nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu có sẵn để trích xuất thông tin, một số kỹ thuật trong số đó quan trọng hơn những kỹ thuật khác.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về khai thác dữ liệu là gì, nó được thực hiện như thế nào và thảo luận về các kỹ thuật khai thác dữ liệu chính mà bạn có thể triển khai trong doanh nghiệp của mình.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là một kỹ thuật trong đó máy tính trích xuất và sắp xếp lượng dữ liệu khổng lồ cũng như xác định các mẫu và mối quan hệ mà các tổ chức có thể sử dụng cho hoạt động kinh doanh thông minh.
Nó còn được gọi là khám phá tri thức trong dữ liệu vì nó giúp khám phá tất cả các mối quan hệ giữa dữ liệu và thông tin có giá trị từ nhóm dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Kỹ thuật này sử dụng thuật toán để trích xuất tất cả thông tin và mẫu cơ bản có thể giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh.
Khai thác dữ liệu là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu, nhưng nó phụ thuộc vào việc lưu trữ hiệu quả, xử lý máy tính phù hợp và thu thập dữ liệu chính xác. Có nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu có sẵn trong ngành, nhưng việc phân tích chúng tập trung vào hai khía cạnh cơ bản:
- Sử dụng khai thác dữ liệu để mô tả tập dữ liệu được phân tích
- Sử dụng các kỹ thuật cùng với thuật toán học máy để dự đoán kết quả
Các tổ chức, dù nhỏ, vừa hay lớn, đều được hưởng lợi từ việc khai thác dữ liệu vì nó cung cấp cho họ dữ liệu có giá trị. Họ có thể xử lý và phân tích thêm dữ liệu này để đưa ra những quan sát có ý nghĩa, dự đoán hiệu suất trong tương lai, cải thiện việc ra quyết định và xác định các cơ hội mới, hành vi của người dùng, gian lận và các mối lo ngại về bảo mật.
Sự phát triển của khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu có vẻ giống như một công nghệ mới, nhưng bạn sẽ ngạc nhiên khi biết rằng đó là một công nghệ lỗi thời đã có từ những năm 1760. Ý tưởng khai thác dữ liệu lần đầu tiên được thực hiện bằng định lý Bayer, nhưng không thể sử dụng được do thiếu công cụ.
Nó đã trở nên mạnh mẽ và hiệu quả hơn với sự ra đời của công nghệ hiện đại và máy tính mạnh mẽ khi các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng chúng cho lượng dữ liệu ngày càng tăng.
Trong những năm 1990 và 2000, việc khai thác dữ liệu bắt đầu có đà phát triển trong các doanh nghiệp và sự phổ biến này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá các kỹ thuật khai thác mới.
Tuy nhiên, bài báo của Moneyball về một đội bóng chày chuyên nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu để xây dựng đội hình của đội đã khiến việc khai thác dữ liệu trở thành tâm điểm chú ý trong ngành.
Ban đầu, khai thác dữ liệu là trích xuất thông tin từ dữ liệu dạng bảng. Nhưng với nhu cầu ngày càng tăng về những hiểu biết sâu sắc hơn và công nghệ ngày càng phát triển, việc khai thác văn bản, khai thác hình ảnh và khai thác đồ thị cũng đã trở thành một phần của hệ thống khai thác dữ liệu.
Hiện nay, khai thác dữ liệu được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong các tổ chức, nó đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định và phân tích thị trường.
Lợi ích của việc khai thác dữ liệu
Việc sử dụng rộng rãi khai thác dữ liệu chủ yếu là do sự đa dạng của lợi ích mà nó mang lại cho con người và tổ chức. Một số trong số đó là:
Cải thiện hoạt động tiếp thị và bán hàng
Khai thác dữ liệu đã đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường tiếp thị và bán hàng của doanh nghiệp. Nó cho phép các tổ chức hiểu được yêu cầu của khách hàng, dự đoán hành vi của khách hàng và tạo ra mô hình giúp họ bán những sản phẩm có lợi nhuận. Nó cũng hữu ích trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng mới và cải thiện biểu đồ bán hàng.
Thu thập thông tin tài chính chính xác, cập nhật
Các tổ chức tài chính và ngân hàng sử dụng khai thác dữ liệu để trích xuất thông tin quan trọng chính xác và cập nhật. Dù là báo cáo tín dụng hay thông tin tín dụng, công nghệ này đã giúp các ngân hàng hợp lý hóa hoạt động một cách hiệu quả.
Dịch vụ khách hàng tốt hơn
Triển khai khai thác dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn có thể cải thiện đáng kể dịch vụ khách hàng. Các doanh nghiệp có thể sử dụng công nghệ này để phát hiện các vấn đề lớn về dịch vụ khách hàng, khắc phục chúng và tiếp tục cung cấp cho khách hàng các giải pháp nhanh chóng.
Có lợi nhuận
Khai thác dữ liệu giúp các tổ chức cải thiện hoạt động kinh doanh đồng thời tiết kiệm tiền trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách nâng cao hiệu quả hoạt động, các công ty có thể tạo ra các giải pháp tiết kiệm chi phí để xác định nhu cầu của khách hàng và xu hướng thị trường sắp tới. Điều này giúp họ phát triển trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.
Quản lý rủi ro
Khai thác dữ liệu có thể giúp quản lý rủi ro hiệu quả, cho phép các công ty tránh được nhiều vấn đề. Từ việc xác định gian lận và lỗ hổng hệ thống cho đến phát hiện các mối đe dọa trực tuyến, khai thác dữ liệu có thể giúp các công ty cải thiện nỗ lực an ninh mạng của họ.
Tăng lòng trung thành với thương hiệu
Bằng cách thu được những hiểu biết sâu sắc từ việc khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể nhắm mục tiêu cơ sở khách hàng của mình một cách hiệu quả và tạo mối quan hệ khách hàng tốt hơn. Các nhóm tiếp thị hiện đại sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để có được cái nhìn sâu sắc có giá trị về nhu cầu của khách hàng, từ đó làm tăng lòng trung thành với thương hiệu.
Ra quyết định tốt hơn
Các nhóm trong các tổ chức hiện đang sử dụng thông tin từ việc khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định cuối cùng về những bước đi trong tương lai. Bằng cách hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường và ý kiến của người tiêu dùng, họ có thể quyết định điều gì nên làm và điều gì nên tránh.
Dự đoán xu hướng tương lai
Nhờ kỹ thuật khai thác dữ liệu, các công ty có thể thu được thông tin hữu ích. Điều này giúp các nhà phân tích kinh doanh hiểu được xu hướng trong tương lai và hướng đi của thị trường. Trên cơ sở này, họ có thể sửa đổi các chiến lược kinh doanh hiện tại.
Ứng dụng khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau và đã trở thành một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp hiện đại. Dưới đây là một số lĩnh vực nơi nó được sử dụng:
tiếp thị
Một trong những lĩnh vực chính mà khai thác dữ liệu được sử dụng là tiếp thị. Các công ty đã được hưởng lợi rất nhiều từ kỹ thuật này bằng cách sử dụng nó trong nỗ lực tiếp thị của họ. Khai thác dữ liệu giúp họ hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng, xu hướng và đối thủ cạnh tranh.
Bằng cách sử dụng thông tin được trích xuất, các công ty không chỉ có thể tiếp cận đúng khách hàng một cách hiệu quả mà còn hiểu được yêu cầu của họ, dự đoán tương lai, đưa ra quyết định tốt hơn và dẫn đầu đối thủ.
Chăm sóc sức khỏe
Khai thác dữ liệu đã mang lại một cuộc cách mạng trong ngành y tế, cho phép các bác sĩ truy cập những thông tin quan trọng khó tìm. Sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau, các công ty dược phẩm có thể hiểu được nhu cầu về thuốc cũng như tìm ra loại thuốc tốt hơn.
Ngân hàng
Khai thác dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng để hiểu hành vi của khách hàng, tạo mô hình rủi ro tài chính, phát hiện gian lận, thu thập thông tin tín dụng, v.v. Các dịch vụ tài chính sử dụng nó để phân tích rủi ro thị trường và xác định khách hàng tiềm năng sử dụng thẻ tín dụng.
Doanh số bán lẻ
Bằng cách đạt được những hiểu biết cần thiết về thị trường và hành vi mua hàng của khách hàng, các nhà bán lẻ có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc khai thác dữ liệu. Ví dụ, phân tích xu hướng thị trường giúp các cửa hàng thời trang dễ dàng dự trữ quần áo theo nhu cầu của người tiêu dùng.
Sản xuất
Lĩnh vực sản xuất đã được hưởng lợi từ việc khai thác dữ liệu kể từ khi thành lập vì nó giúp họ phát hiện các vấn đề, cải thiện thời gian hoạt động và đảm bảo an ninh vận hành. Nó cũng giúp họ điều chỉnh tốc độ sản xuất theo nhu cầu thị trường.
Sự giải trí
Các dịch vụ phát trực tuyến giải trí là những người sử dụng tích cực các công cụ khai thác dữ liệu để hiểu sở thích và lựa chọn của người xem. Họ có thể trích xuất dữ liệu người dùng và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho phù hợp.
Các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau
Khai thác dữ liệu đã phát triển đáng kể theo thời gian, tạo ra nhiều kỹ thuật:
# 1. Phân loại
Phân loại là một kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để phân tích các thuộc tính của nhiều dữ liệu khác nhau đang được sử dụng. Khi các thuộc tính dữ liệu được xác định, dữ liệu sẽ được phân loại thành các lớp được xác định trước.
Đây là một dạng phân cụm trong đó các điểm dữ liệu tương tự được trích xuất và sử dụng để phân tích nhằm so sánh. Đây là phương pháp chính mà các cơ quan tiếp thị thường sử dụng để xác định đối tượng mục tiêu và phân tích hành vi của họ.
#2. mô hình dự đoán
Đây là một kỹ thuật mạnh mẽ trong thế giới khai thác dữ liệu sử dụng các bộ dữ liệu lịch sử và hiện tại để tạo ra mô hình đồ họa về các hành động hoặc kết quả trong tương lai.
Nhiều tổ chức trong lĩnh vực sản phẩm và sản xuất đang áp dụng mô hình này để hiểu rõ hơn về các xu hướng trong tương lai và hướng đi của thị trường. Kỹ thuật này hoạt động tốt nhất khi được liên kết với các tập dữ liệu lớn vì nó giúp tăng độ chính xác.
#3. Phân tích ngoại lệ
Phân tích ngoại lệ là một kỹ thuật khai thác dữ liệu mạnh mẽ khác được các tổ chức tài chính sử dụng rộng rãi để phát hiện các điểm bất thường trong tập dữ liệu. Nó là một trong những thành phần cơ bản chịu trách nhiệm duy trì cơ sở dữ liệu an toàn.
Không giống như các kỹ thuật khác, nó chọn các điểm dữ liệu duy nhất khác với các kỹ thuật khác và giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm ra nguyên nhân lỗi. Các ngành ngân hàng thường sử dụng chúng để xác định việc sử dụng thẻ tín dụng sai mục đích trong ngày và bảo vệ khỏi các giao dịch gian lận.
#4. Trực quan hóa dữ liệu
Hầu hết mọi tổ chức, dù trong ngành tiếp thị, ngân hàng, y tế hay giải trí, đều sử dụng trực quan hóa dữ liệu. Đây là một kỹ thuật phổ biến giúp chuyển dữ liệu đã cho sang dạng đồ họa như biểu đồ, sơ đồ hoặc sơ đồ để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng hiểu được.
Các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng kỹ thuật này nhất để trình bày những phát hiện của họ dưới dạng dễ hiểu cho ban quản lý công ty để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Ngày nay, kỹ thuật này đã phát triển đến mức mọi khám phá thường được mô tả bằng mô hình 3D và thực tế tăng cường.
#5. hồi quy
Một kỹ thuật khai thác dữ liệu phổ biến khác trong thời kỳ hiện đại ngày nay là hồi quy, chủ yếu được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến trong một tập dữ liệu lớn.
Đây là một kỹ thuật hộp trắng hữu ích được sử dụng để xác định hàm cơ bản đằng sau mối quan hệ giữa các biến. Các công ty thương mại điện tử thường sử dụng kỹ thuật này để dự đoán nhóm tuổi của các khách hàng khác nhau dựa trên lịch sử mua hàng của họ.
#6. Sự kết hợp
Có nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu, nhưng chỉ có một số kỹ thuật, chẳng hạn như mai mối, được sử dụng rộng rãi trong các ngành khác nhau. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm ra mối quan hệ độc đáo giữa các biến trong tập dữ liệu.
Nó có nhiều điểm tương đồng với các kỹ thuật học máy ở chỗ nó trỏ đến dữ liệu cụ thể bằng cách sử dụng sự kiện dựa trên dữ liệu. Nhiều tổ chức, đặc biệt là các thương hiệu bán lẻ, sử dụng kỹ thuật này để nghiên cứu thị trường và phân tích thói quen mua sắm ngẫu hứng của các khách hàng cụ thể.
Cách khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu là một quá trình tương tác bao gồm nhiều bước:
# 1. Xác định mục tiêu
Để bắt đầu quá trình khai thác dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và các bên liên quan trong kinh doanh dành thời gian để hiểu mục đích chính của việc khai thác dữ liệu của tổ chức. Dựa trên các mục tiêu và yêu cầu riêng của bạn, họ chọn cách phù hợp để khám phá dữ liệu của bạn.
#2. Thu thập dữ liệu cần thiết
Sau khi xác định được mục tiêu, đã đến lúc các nhà khoa học dữ liệu thu thập các bộ dữ liệu cần thiết có liên quan đến mục tiêu của họ. Dữ liệu liên quan được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và sau đó được lưu trữ trong kho dữ liệu.
#3. Chuẩn bị dữ liệu
Ở giai đoạn này, dữ liệu được lưu trữ sẽ được làm sạch và sắp xếp để giải phóng dữ liệu khỏi những tiếng ồn không mong muốn. Đây là một bước tốn thời gian bao gồm ba giai đoạn:
- Các dữ liệu liên quan được trích xuất và chuyển đổi.
- Dữ liệu được làm sạch bằng cách loại bỏ các bản sao, cập nhật các giá trị bị thiếu, loại bỏ các giá trị ngoại lệ, kiểm tra tính hợp lệ, v.v.
- Dữ liệu đã làm sạch được tải lên cơ sở dữ liệu trung tâm
#4. người mẫu
Ở giai đoạn này, các nhà khoa học dữ liệu chọn mô hình phù hợp tùy thuộc vào loại phân tích dữ liệu. Một nhóm các nhà khoa học dữ liệu sẽ phân tích các mối quan hệ dữ liệu, chẳng hạn như mối tương quan, xu hướng và mô hình tuần tự, sau đó đưa ra quyết định về mô hình phù hợp.
Giai đoạn này cũng có thể bao gồm các thuật toán học sâu, mô hình dự đoán và mô hình phân loại, tùy thuộc vào loại dữ liệu được cung cấp. Điểm đào tạo trong tập dữ liệu có thể được so sánh nếu tập dữ liệu không được gắn nhãn.
#5. Đánh giá thay đổi
Đây là giai đoạn quan trọng của quá trình trong đó đầu ra của mô hình được đánh giá và diễn giải sau khi dữ liệu được tổng hợp. Kết quả cũng có thể được trình bày cho người ra quyết định trong quá trình đánh giá. Ở giai đoạn này, hãy đảm bảo rằng đầu ra của mô hình trùng với mục tiêu đã xác định.
#6. Thực hiện
Đây là giai đoạn cuối cùng mà công ty sẽ xác minh và hiểu liệu thông tin có hữu ích cho tổ chức hay không. Nếu nhóm cho rằng thông tin này có liên quan, họ sẽ sử dụng nó để đạt được mục tiêu của mình và phát triển một chiến lược mới.
Thông tin được trình bày dưới dạng bảng tính và đồ thị được lưu trữ và sử dụng để xác định các vấn đề mới.
Những thách thức trong việc thực hiện khai thác dữ liệu
Giống như bất kỳ công nghệ nào khác, khai thác dữ liệu cũng có một số thách thức khi triển khai nó, chẳng hạn như:
- Độ phức tạp của dữ liệu: Khai thác dữ liệu có thể đơn giản hóa một tập hợp dữ liệu lớn, nhưng cần một lượng thời gian và tiền bạc đáng kể để xử lý nó. Trích xuất thông tin từ các bức ảnh, âm nhạc, video và văn bản ngôn ngữ tự nhiên có cấu trúc, không có cấu trúc là một nhiệm vụ khá khó khăn.
- Dữ liệu chưa đầy đủ: Không phải mọi tập dữ liệu bạn khám phá đều chính xác. Bạn có thể tìm thấy dữ liệu không đầy đủ, điều này có thể gây nhiễu và lỗi hệ thống.
- Các mối đe dọa về quyền riêng tư: Các mối đe dọa về quyền riêng tư là một thách thức lớn trong khai thác dữ liệu. Có nhiều trường hợp các công ty thu thập thông tin cá nhân từ khách hàng để phân tích xu hướng mua hàng, điều này có thể vi phạm quyền riêng tư của họ và dẫn đến các vấn đề về tuân thủ.
- Chi phí vận hành cao: Khai thác dữ liệu có chi phí vận hành cao liên quan đến việc mua và bảo trì máy chủ, phần mềm và phần cứng. Ngoài ra, bạn sẽ phải duy trì một lượng lớn dữ liệu, dẫn đến chi phí đáng kể.
- Vấn đề về hiệu suất: Hiệu suất của hệ thống khai thác dữ liệu có thể dễ dàng bị suy giảm nếu sử dụng sai phương pháp hoặc kỹ thuật. Sự không nhất quán trong luồng dữ liệu hoặc khối lượng cơ sở dữ liệu cũng góp phần gây ra các vấn đề về hiệu suất.
Phần mềm và công cụ khai thác dữ liệu hữu ích
Khai thác dữ liệu là một công nghệ đang phát triển. Đó là lý do tại sao nhiều tổ chức phần mềm tạo ra các công cụ và phần mềm khai thác dữ liệu tiên tiến để giúp các công ty khám phá dữ liệu một cách hiệu quả.
Số lượng tính năng có thể thay đổi tương ứng, nhưng các tính năng chính chung của hầu hết chúng là thuật toán tích hợp, chuẩn bị dữ liệu, mô hình dự đoán, nền tảng dựa trên GUI và mô hình triển khai.
Một số chương trình khai thác dữ liệu phổ biến được sử dụng rộng rãi là Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt và Apache Mahout. Ngoài những thứ này, bạn có thể sử dụng khai thác dữ liệu Elki, Weka và sci-kit-learn vì chúng là các công nghệ nguồn mở miễn phí.
Ứng dụng
Khai thác dữ liệu đã làm cho công việc của các công ty trở nên dễ dàng hơn và giúp họ phát triển đáng kể. Họ có thể sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau để thu thập thông tin và phân tích những hiểu biết sâu sắc mà trước đây khó có được.
Tôi hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu về khai thác dữ liệu và các kỹ thuật khai thác dữ liệu khác nhau để bạn có thể triển khai chúng nhằm thu được thông tin cần thiết và phát triển hơn nữa doanh nghiệp của mình.
Sau đó, bạn cũng có thể đọc về Khám phá dữ liệu và các công cụ của nó.
